AlignBench

多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准

AlignBench 大语言模型对齐水平评测 GPT-4-0613 Github 开源项目

AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案，确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题，并使用 GPT-4 作为评分模型，通过多维度分析方法系统评估模型性能。

LongBench - 双语长文本理解多任务评估

GithubLongBench多语言大模型开源项目评估长文本理解

LongBench首次为大语言模型的长文本理解能力提供双语、多任务的全面评估基准。它覆盖中文和英文，包含六大类共21种任务，适用于单文档QA、多文档QA、摘要提取、少样本学习、合成任务和代码补全等场景。该项目提供自动化评估方法以降低成本，并涵盖平均长度为5k至15k的测试数据。同时，LongBench-E测试集通过统一采样，分析模型在不同输入长度的性能表现。

chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜

CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单

项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。

align-base - 视觉语言对齐模型实现高效零样本图像分类

ALIGNCOYO-700MGithubHuggingface图像识别多模态学习开源项目模型计算机视觉

ALIGN采用EfficientNet和BERT构建双编码器架构，结合对比学习技术实现视觉与文本表示对齐。基于COYO-700M数据集训练的模型具备零样本图像分类和多模态嵌入检索能力，其性能表现达到甚至超越了Google原始ALIGN模型的水平，是一个公开可用的视觉语言对齐工具。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

bench - LLM性能评估与工作流标准化工具

BenchGitHubGithubLLMpython开源项目评估

Bench是一款适用于生产环境的LLM评估工具，支持比较不同的LLM、提示词和生成超参数（如温度和令牌数量）。它提供统一接口，实现LLM评估流程标准化，可测试开源LLM在特定数据上的表现，并将排行的排名转化为实际用例评分。用户可以安装Bench、创建并运行测试套件，通过本地UI查看结果。

AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

benchllm - 简化大语言模型和AI应用的连续集成与测试

BenchLLMGithubLLMPython开源开源项目测试

BenchLLM是一个开源Python库，用于简化大语言模型和AI应用的测试。它提供多种测试和评估方法，包括语义相似度和字符串匹配，并具有缓存功能。BenchLLM支持链、代理和各种LLM模型的测试，有助于消除不稳定因素，确保代码的可靠性。便捷的安装和使用方式使其适用于开发者进行自动化集成和模型评估。

NeMo-Aligner - NVIDIA开发的大规模语言模型对齐工具包

AI训练GithubNVIDIANeMo-Aligner开源项目模型对齐语言模型

NeMo-Aligner是NVIDIA开发的语言模型对齐工具包，支持SteerLM、DPO和RLHF等算法，用于调整模型以提高安全性和实用性。基于NeMo Toolkit构建，支持大规模GPU并行处理，提供监督微调和奖励模型训练等功能。与NeMo生态系统兼容，便于模型部署和进一步定制。

luxia-21.4b-alignment-v1.2 - 21.4亿参数的高效自然语言处理模型

GithubHuggingfaceLUXIA-21.4B-Alignment参数调优开源项目指令微调数据污染模型自然语言处理

Luxia-21.4b-alignment模型通过直接偏好优化训练，展现出在自然语言处理任务中的出色性能，甚至超越多参数模型。采用最先进的指令微调技术并结合多种数据集进行训练，计划发布多种模型版本。数据污染测试结果显示出色的泛化能力和准确性，在多项基准测试中表现优越。

AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估

本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。

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